Acerca de Maestría en Ciencia de Datos con Especialidad en Estadística Aplicada
Perfil de Ingreso
Los profesionistas que aspiran a estudiar en esta maestría cuentan con las siguientes características
- Pertenecen al campo de la informática, de la estadística o del marketing
- Quieren adquirir herramientas para el análisis de datos
Perfil Profesional
Los profesionales que finalizan la Maestría cuentan con conocimientos y herramientas que les permiten gestionar y analizar el volumen de información de datos con los que cuentan las empresas. Los egresados de esta propuesta utilizan lenguajes de programación, herramientas y técnicas especializadas para poder tomar decisiones que favorezcan a la empresa en el ámbito comercial. Con la Ciencia de Datos se puede gestionar toda la información de la empresa para sacarle el máximo provecho. La especialización en Estadística Aplicada permite estudiar y manejar las técnicas que ayudan a realizar una eficiente recolección de datos, clasificación de los mismos y su procesamiento para lograr obtener los datos estadísticos que permite sacar conclusiones necesarias para las decisiones comerciales de las sociedades.
Algunas de sus principales habilidades son las siguientes:
- Uso de estadística aplicada.
- Manejo de técnicas para recolección, clasificación y procesamiento de datos.
- Uso de lenguaje de programación.
Campo Laboral
Las posibilidades laborales son múltiples para los egresados que surgen de esta propuesta académica. Algunas de las principales son las siguientes:
- Data Analyst.
- Data Scientists.
- Dirección en sectores como finanzas, marketing, informática, etc.
Plan de Estudios
Esta maestría tiene un plan de estudios que comprende la realización de 12 asignaturas en 21 meses. A lo largo de la propuesta, se adquieren herramientas que permiten gestionar los datos masivos y mejorar la toma de decisiones. También se otorgan elementos que ayudan a visualizar los datos estadísticos y presentarlos ante públicos diversos.
ASIGNATURA 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN
ASIGNATURA 2. BIG DATA Y DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES
ASIGNATURA 3. ANÁLISIS DE DATOS Y MÉTODOS ESTADÍSTICOS
ASIGNATURA 4. BASES DE DATOS Y BASES DE DATOS NO SQL
ASIGNATURA 5. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
ASIGNATURA 6. MINERÍA DE DATOS
ASIGNATURA 7. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R
ASIGNATURA 8. PRESENTACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
ASIGNATURA 9. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS
ASIGNATURA 10. PROYECTO INTEGRADOR DE CIENCIA DE DATOS
ASIGNATURA 11. ESTADISTICA APLICADA. ANALISIS DE DATOS Y SPSS
ASIGNATURA 12. INFERENCIA ESTADISTICA FINANCIERA
